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10大天然大数据公司，看他们如何挖掘数据价值

1、亚马逊的“信息公司” 　　亚马逊要处理海量数据，交易数据的直接价值很大。...亚马逊对数据价值的敏感和重视及挖掘能力，使它远超传统运营方式。 2、谷歌“意图” 　　准确定义“大数据”概念的科技公司非谷歌莫属。...4、塔吉特(Target)“数据关联挖掘” 　　利用先进的统计方法，通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失。...Twitter 自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像 DataSift 这样的数据服务公司，很多公司利用 Twitter 社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发...精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。 7 、特易购的精准定向 　　特易购(Tesco)是全球利润第二大的零售商(仅次于沃尔玛)，从用户行为分析中获得了巨大的利益。

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盘点丨10大天然大数据公司，看他们如何挖掘数据价值

1、亚马逊的“信息公司” 亚马逊要处理海量数据，交易数据的直接价值很大。...亚马逊对数据价值的敏感和重视及挖掘能力，使它远超传统运营方式。 2、谷歌“意图” 准确定义“大数据”概念的科技公司非谷歌莫属。...4、塔吉特(Target)“数据关联挖掘” 利用先进的统计方法，通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失。...Twitter 自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像 DataSift 这样的数据服务公司，很多公司利用 Twitter 社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发...精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。 7、特易购的精准定向 特易购(Tesco)是全球利润第二大的零售商(仅次于沃尔玛)，从用户行为分析中获得了巨大的利益。

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大揭底：从张小龙看爆料腾讯公司数据挖掘的真像

当然，另一个投资人也因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。 看了一些解读，比较泛泛而谈。这是我几年写的一个东西。算是曝点腾讯数据挖掘那些事儿。...这一冰山基座就是数据挖掘系统。这是一个真正的重武器，即使整个中国互联网，拥有这一系统的公司也极少极少，它代表着一种更具门槛性的竞争力，只有那些具备平台级优势的公司才拥有——腾讯、百度、阿里巴巴。...除了通过产品经理的直接收集，腾讯对用户的研究更多来自于互联网上的数据挖掘。数据是每一家互联网公司安身立命的基础之一，不过像腾讯这样长期坚持以数据为导向的公司并不多。...数据挖掘的更深层部分是腾讯在IDC(互联网数据中心)上的积累，比如高速上传、大容量邮件传输的后台及基础技术支持。“我们每一天用户上传的照片数，可能就是中国一个其他的互联网公司一个月的数据量。”...2007年，腾讯成立了腾讯研究院，研究院共有6大研究方向，数据挖掘正是其中之一，数据挖掘还有一个特种部队，T4专家组。

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（下）

举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。...那么新的训练数据进入时，kNN 执行两个基本步骤： 1 首先，它观察最近的已经分类的训练数据点—也就是，k最临近点（k-nearest neighbors） 2 第二部，kNN使用新数据最近的邻近点的分类...对于连续数据来说，kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度，距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。...对于离散数据，解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。给出两个例子： 1 使用汉明距离（Hamming distance ）作为两个字符串紧密程度的测度。...第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上）

在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。...为了做到这一点，需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。 等下，什么是分类器呢？ 分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”，没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...在数据挖掘领域，最大期望算法（Expectation-Maximization,EM） 一般作为聚类算法（类似 kmeans 算法）用来知识挖掘。

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数据挖掘10大算法详细介绍

想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...在数据挖掘领域，最大期望算法（Expectation-Maximization,EM） 一般作为聚类算法（类似 kmeans 算法）用来知识挖掘。

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数据挖掘的九大定律

数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示： （1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...（2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 （3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 （5）Watkins’ Law：此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...（8）Value Law：数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值，换句话说技术手段再精妙，没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。...上面这九条其实归根到底就是一条，商业决定数据挖掘。数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向，只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的，就本末倒置了。

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大咖说数据挖掘的方法

1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进的技术，能够采集和存储大量的数据，可是在数据挖掘和应用领域还知之甚少，数据挖掘技术是未来企业重要的技术。...数据挖掘作为一种数据应用的方法，要在使用过程中不断完善和改进，不断创新，及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。...1.3 什么是文本挖掘 文本挖掘是从文本数据中抽取有意义或者有价值信息的一种数据处理技术。

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大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例: 01 亚马逊的“信息公司” 如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。...美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。...某公司的股价下跌、高层大换血、刚被另一大公司收购，这些都会被Entelo看作是导致该公司人才跳槽的可能性因素。于是Entelo就会立刻把该公司里的高级人才的信息推送给订阅了自己服务的企业家们。...美国一家大航空公司从其内部报告中发现，大约10%的航班的实际到达时间与预计到达时间相差10分钟以上，30%的航班相差5分钟以上。...黑暗数据就是那些针对单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置，其真正价值未能被充分挖掘。如果黑暗数据用在恰当的地方，也能公司的事业变得光明。

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10大数据挖掘算法及其简介

AiTechYun 编辑：xiangxiaoshan 我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。 算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。

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国外公司是如何挖掘社交媒体数据的？

原作者 Alex York 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 在大数据时代，很多公司开始利用数据、分析数据，以协助自己做出正确的市场决策。...数据的来源多种多样，而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢？ ---- 在小学时，我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。...一旦收集到社交媒体数据，就可以对其进行评估或分析，从而辨别哪些策略是有效的。当挖掘和分析社交网络时，不妨把社交媒体数据视为原始数据。一旦有了数据，就可以搭建社交媒体分析系统，从而进步一处理原始数据。...与此相比，有效的收集和评估数据则更够更精准的把握市场需求。 那么应该如何有效挖掘社交媒体数据并估量其投资回报率呢？...Convince＆Convert发现41％的公司和机构没有意识到社交媒体数据所带来的财务影响。数据的整理不可能一劳永逸的，而是需要数月的跟踪来确保对于将来的商务决策是有价值的。 ?

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国外创业公司从Facebook网页挖掘私密数据

（Tenant Assured） 在反乌托邦科幻小说《玩家一号》（Ready Player One）中有这样的场景，剧中的主人公在一家大型科技公司网站上无意中看到了自己的档案。...但是一家名叫Score Assured的英国创业公司朝着这个场景迈进了一大步：按照其联合创始人Steve Thornhill的话说：“深入挖掘个人的社交媒体信息”，并将结果出售给所有需要这些报告的人，从潜在的约会对象到老板...后者更像是仓促进行的质量检查，而前者则是对数据的全方位采集。 问题也不在于数据有多少，有多详细。Tenant Assured的报告中有关于怀孕和年龄的信息都是收到美国住房反歧视法的保护。...到七月末，公司会为雇主、HR部门乃至寻找保姆的父母提供定制版的服务。Thornhill的设想是，将来的某一天，无论是 为狗请保姆或者在Airbnb预定房间，都需要先查看他们公司编制的档案。...已经发生过其它公司侵犯个人网络隐私时，消费者反抗的情况。但是Thornhill对此毫不在意。 他说：“人们会放弃自己的隐私来获取他们想要的东西”。 内容来源：数据分析网

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数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法....三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

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10大数据挖掘算法及其简介

我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。 算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储 , 快速访问 , 合理表示 等方面的问题...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这个有点主观意识来理解了，“宝贝”这个词本身就带有主观色彩，而没有一个客观的答案，不像是美女大胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解图数据里面的“宝贝”呢？...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例（值得收藏）

下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。 1. 亚马逊的“信息公司” 如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。...美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。...某公司的股价下跌、高层大换血、刚被另一大公司收购，这些都会被Entelo看作是导致该公司人才跳槽的可能性因素。 于是Entelo就会立刻把该公司里的高级人才的信息推送给订阅了自己服务的企业家们。...美国一家大航空公司从其内部报告中发现，大约10%的航班的实际到达时间与预计到达时间相差10分钟以上，30%的航班相差5分钟以上。...黑暗数据就是那些针对单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置，其真正价值未能被充分挖掘。如果黑暗数据用在恰当的地方，也能公司的事业变得光明。 35.

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